「統計学関連なんでもあり」の過去ログ--- 041

No.05645　MTシステム　　【３３】　2008/02/01(Fri) 10:41

初めて投稿させていただきます。
よろしくお願いいたします。

正常個体と異常個体を判別するために次の流れで解析を行っております。

正常群での各個体の基準化→線型判別分析での変数増減法→判別式の確立→ボックスM検定による判定で非等分散と判定→変数増減法によって選定された変数を利用したMTシステムによる判定

この流れについて一つお尋ねしたいことがあります。
結果と致しましては線型判別分析とMTシステムにおいて正常と異常を正確に判別することができました。しかしMTシステムにおいて，項目選択法で選択された変数で判別した場合は判別結果が良好でありませんでした。この場合，MTシステムでは判別結果に関わらず項目選択法で選択された変数を利用すのが良いのか，それとも判別結果を優先とし変数増減法で選択された変数を利用するの良いのか悩んでいます。

長々とまとまりのない文章で申し訳ありませんが，ご教授のほどよろしくお願いいたします。

No.05647　Re: MTシステム　　【青木繁伸】　2008/02/01(Fri) 11:09

関係ないかも知れませんが，「ボックスM検定による判定で非等分散と判定」ということなら，その前段階の「線型判別分析での変数増減法→判別式の確立」が誤りと言うことではないでしょうか。
等分散が保証されないのなら，「線形判別関数」ではなく「二次の判別関数」を作らないといけないんじゃないでしょうか。
そのせいで，判別分析で選択された変数がうまく機能しないのではないですか？

No.05648　Re: MTシステム　　【33】　2008/02/01(Fri) 11:35

返答ありがとうございます。

>関係ないかも知れませんが，「ボックスM検定による判定で非等分散と判定」ということなら，その前段階の「線型判別分析での変数増減法→判別式の確立」が誤りと言うことではないでしょうか。

申し訳ありません。「線型判別分析での変数増減法→ボックスM検定による判定で非等分散と判定」の誤りでした。

＞等分散が保証されないのなら，「線形判別関数」ではなく「二次の判別関数」を作らないといけないんじゃないでしょうか。
そのせいで，判別分析で選択された変数がうまく機能しないのではないですか？

私の見解と致しましては，二次の判別関数による判別とマハラノビス距離を利用しているMTシステムでの判別は同等と考えています。また，判別分析で選択された変数を利用した場合，MTシステムにおいて良好な結果を得ることはできました。

よろしくお願致します。

No.05653　Re: MTシステム　　【33】　2008/02/01(Fri) 15:48

追加質問失礼致します。

MTシステムでの項目選択方法としては直行表を用いたSN比を利用するべきなのかどうなのかをご教授よろしくお願い致します。